Strona 6

Metody Metaheurystyczne

Przejdź na Memorizer+
W trybie testu zyskasz:
Brak reklam
Quiz powtórkowy - pozwoli Ci opanować pytania, których nie umiesz
Więcej pytań na stronie testu
Wybór pytań do ponownego rozwiązania
Trzy razy bardziej pojemną historię aktywności
Aktywuj
Pytanie 41
Dlaczego modelowanie problemu jest istotne?
Wyznacza jedynie teoretyczny zbiór rozwiązań
Określa jedynie wielkość przestrzeni poszukiwań
Decyduje o przestrzeni poszukiwań i sposobie kodowania reprezentacji
Nie ma wpływu na sposób szukania rozwiązania
Pytanie 42
Jakie są elementy reprezentacji w problemie TSP?
Sześciocyfrowa dokładność
Lista miast
Ciąg binarny
Liczby naturalne
Pytanie 43
Jaki jest cel w problemie TSP?
Maksymalizacja odległości między punktami
Brak określonego celu
Znalezienie najdłuższej trasy między punktami
Znalezienie najkrótszej trasy między punktami
Pytanie 44
Co jest funkcją oceny w problemie TSP?
Zwraca długość trasy dla danego rozwiązania
Podaje numer miasta
Nie istnieje w tym problemie
Zwraca liczbę miast
Pytanie 45
Co umożliwia funkcja oceny w problemie TSP?
Brak możliwości porównania rozwiązań
Porównanie długości tras dla różnych rozwiązań
Porównanie efektywności różnych metod
Porównanie różnych modeli
Pytanie 46
Czym charakteryzuje się funkcja oceny w problemie TSP?
Jest nieistotna w rozwiązaniu problemu
Określa liczbę miast
Nie ma wpływu na wybór najlepszej trasy
Zwraca wartość opisującą jakość rozwiązania
Pytanie 47
Jaka jest główna różnica między heurystyką a metaheurystyką?
Metaheurystyka zapewnia zawsze optymalne rozwiązania
Heurystyka działa wyłącznie na bazie teorii
Heurystyka koncentruje się na rozwiązaniu grupy problemów, a metaheurystyka na jednym konkretnym problemie
Metaheurystyka nie jest praktyczna w rozwiązywaniu problemów.
Pytanie 48
Czym charakteryzuje się iteracyjne wspinanie w kontekście optymalizacji?
Sprawdzaniem losowych przekształceń w rozwiązaniu
Utrzymywaniem aktualnego rozwiązania bez zmian
Wykonywaniem kroków w kierunku najszybszego spadku wartości funkcji celu
Poszukiwaniem rozwiązania poprzez zastosowanie funkcji losowej